JP5143244B2 - ターゲット抽出装置とその方法および前記方法を実現するプログラムが記録された記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、ターゲット抽出装置とその方法および前記方法を実現するプログラムが記録された記録媒体に関する。より詳しくは、重心点追跡方法に要求されるターゲット抽出方式中、ターゲットと背景の統計的な特性を利用して各々を分離するアルゴリズムと関連したターゲット抽出装置とその方法および前記方法を実現するプログラムが記録された記録媒体に関する。

従来には、ターゲットを抽出する時にターゲットが含まれているｉｎｎｅｒ領域（ターゲット領域）とターゲットが含まれていないｏｕｔｅｒ領域（背景領域）を利用し、ターゲット領域と背景領域の統計的な特性を利用してターゲットを抽出した。

しかし、このようなターゲット抽出方法において、性能に最も大きく影響を与える部分は、「ターゲットが含まれないように背景領域をどのように設定するのか？」という部分である。しかしながら、従来には、背景領域をどのように設定するかに対する基準がなかったため、実際に実現する時に信頼性のある統計情報を獲得することができず、追跡の信頼性も低下した。これは、背景領域の設定方式にターゲット抽出の性能が大きく左右されるという点を見過ごしたためである。

本発明は、前記問題点を解決するために導き出されたものであり、連続的な映像が入ってくる状況で抽出されたターゲット領域を基準に背景の距離と大きさを調節するターゲット抽出装置とその方法および前記方法を実現するプログラムが記録された記録媒体を提供することを目的とする。

また、本発明は、加重関数を利用してターゲットに対する画素数を増加させるターゲット抽出装置とその方法および前記方法を実現するプログラムが記録された記録媒体を提供することを目的とする。

本発明は、前記目的を達成するために導き出されたものであり、入力映像からターゲット領域を抽出するターゲット領域抽出ステップ；前記ターゲット領域の大きさを考慮して、前記入力映像から背景領域を抽出する背景領域抽出ステップ；および前記ターゲット領域と前記背景領域を基礎に前記入力映像からターゲットを抽出するターゲット抽出ステップを含むことを特徴とするターゲット抽出方法を提供する。

好ましくは、前記背景領域抽出ステップは、前記ターゲット領域の大きさに比例するように前記背景領域の大きさを調節して前記背景領域を抽出する。より好ましくは、前記背景領域抽出ステップは、前記ターゲット領域の大きさと予め定められた第１利得値の積を利用して前記背景領域の大きさを計算し、前記計算された背景領域の大きさに応じて前記背景領域を抽出する。

好ましくは、前記背景領域抽出ステップは、前記背景領域を抽出する時に前記ターゲット領域からの距離をさらに考慮する。より好ましくは、前記背景領域抽出ステップは、前記ターゲット領域からの距離に反比例するように前記背景領域の大きさを調節して前記背景領域を抽出する。さらに好ましくは、前記背景領域抽出ステップは、予め定められた第２利得値を前記ターゲット領域の大きさで分けた値を利用して前記ターゲット領域からの距離を計算し、前記計算されたターゲット領域からの距離に応じて前記背景領域を抽出する。

好ましくは、前記ターゲット抽出ステップは、前記ターゲット領域に対するターゲットヒストグラムを生成し、前記背景領域に対する背景ヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップ；前記ターゲットヒストグラムと前記背景ヒストグラムを利用してルックアップテーブルを生成するルックアップテーブル生成ステップ；前記ルックアップテーブルを利用して尤度マップ（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍａｐ）を生成する尤度マップ生成ステップ；前記尤度マップから前記ターゲットを抽出するための閾値を計算する閾値計算ステップ；および前記閾値を利用して前記入力映像から前記ターゲットを抽出する閾値利用ターゲット抽出ステップを含む。より好ましくは、前記ヒストグラム生成ステップは、前記ターゲット領域を構成する画素ごとに前記ターゲット領域における中心点からの距離に応じた加重値を考慮して前記ターゲットヒストグラムを生成する。

好ましくは、前記背景領域抽出ステップは、前記背景領域で前記ターゲット領域を囲む領域を抽出する。
好ましくは、前記ターゲット領域抽出ステップは、予め定められた追跡アルゴリズムにより、前記入力映像から推定された前記ターゲットの位置を基礎に前記ターゲット領域を抽出する。
好ましくは、前記ターゲット抽出ステップで抽出されたターゲットは、前記入力映像以後に入力される映像におけるターゲットを追跡するのに用いられる。

また、本発明は、入力映像からターゲット領域を抽出するターゲット領域抽出部；前記ターゲット領域の大きさを考慮して、前記入力映像から背景領域を抽出する背景領域抽出部；および前記ターゲット領域と前記背景領域を基礎に前記入力映像からターゲットを抽出するターゲット抽出部を含むことを特徴とするターゲット抽出装置を提供する。

好ましくは、前記背景領域抽出部は、前記ターゲット領域の大きさに比例するように前記背景領域の大きさを調節して前記背景領域を抽出する。
好ましくは、前記背景領域抽出部は、前記ターゲット領域の大きさと予め定められた第１利得値の積を利用して前記背景領域の大きさを計算する背景領域大きさ計算モジュール；および前記計算された背景領域の大きさに応じて前記背景領域を抽出する背景領域抽出モジュールを含む。

好ましくは、前記背景領域抽出部は、前記背景領域を抽出する時に前記ターゲット領域からの距離をさらに考慮する。より好ましくは、前記背景領域抽出部は、前記ターゲット領域からの距離に反比例するように前記背景領域の大きさを調節して前記背景領域を抽出する。

好ましくは、前記背景領域抽出部は、予め定められた第２利得値を前記ターゲット領域の大きさで分けた値を利用して前記ターゲット領域からの距離を計算する距離計算モジュール；および前記計算されたターゲット領域からの距離に応じて前記背景領域を抽出する背景領域抽出モジュールを含む。

好ましくは、前記ターゲット抽出部は、前記ターゲット領域に対するターゲットヒストグラムを生成し、前記背景領域に対する背景ヒストグラムを生成するヒストグラム生成モジュール；前記ターゲットヒストグラムと前記背景ヒストグラムを利用してルックアップテーブルを生成するルックアップテーブル生成モジュール；前記ルックアップテーブルを利用して尤度マップ（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍａｐ）を生成する尤度マップ生成モジュール；前記尤度マップから前記ターゲットを抽出するための閾値を計算する閾値計算モジュール；および前記閾値を利用して前記入力映像から前記ターゲットを抽出する閾値利用ターゲット抽出モジュールを含む。より好ましくは、前記ヒストグラム生成モジュールは、前記ターゲット領域を構成する画素ごとに前記ターゲット領域における中心点からの距離に応じた加重値を考慮して前記ターゲットヒストグラムを生成する。

好ましくは、前記背景領域抽出部は、前記背景領域で前記ターゲット領域を囲む領域を抽出する。
好ましくは、前記ターゲット領域抽出部は、予め定められた追跡アルゴリズムにより、前記入力映像から推定された前記ターゲットの位置を基礎に前記ターゲット領域を抽出する。
好ましくは、前記ターゲット抽出部によって抽出されたターゲットは、前記入力映像以後に入力される映像におけるターゲットを追跡するのに用いられる。

本発明は、前記目的を達成することによって次のような効果を得ることができる。第１に、連続的な映像が入ってくる状況で抽出されたターゲット領域を基準に背景の距離と大きさを調節することにより、ターゲット領域と背景領域の効果的な分離が可能となる。また、複雑な背景からターゲットを効果的に抽出することができ、ターゲット領域に対する画素数に合わせて背景領域の画素数を十分に確保することにより、各々の統計的な特徴を信頼性があるように獲得することができる。

第２に、加重関数を利用してターゲットに対する画素数を増加させることにより、ターゲット抽出性能の信頼性を向上させることができる。また、重心点追跡において問題となる追跡中心点の揺れを緩和することができ、映像の雑音や背景領域のターゲット成分含みなどといった外部雑音に強くなる。

本発明の好ましい実施形態によるターゲット抽出装置を概略的に示すブロック図である。 ターゲット領域と背景領域が表示された映像であって、（ａ）はターゲットが大きく抽出された場合であり、（ｂ）はターゲットが小さく抽出された場合である。 ターゲット画素数増加のための加重関数（数字は任意に変更することができる）に対する図である。 本発明の好ましい実施形態によるターゲット追跡方法を概略的に示すフローチャートである。 本発明の好ましい実施形態によるターゲット追跡方法を詳細に示すフローチャートである。

以下、本発明の好ましい実施形態について添付した図面を参照してより詳細に説明する。先ず、各図面の構成要素に参照符号を付する際、同一の構成要素に対しては他の図面上に表示する場合にも可能な限り同一の符号を付するようにしていることに留意しなければならない。また、本発明を説明するにおいて、関連した公知構成または機能に対する具体的な説明が本発明の要旨を濁す恐れがあると判断される場合にはその詳細な説明は省略する。また、以下では本発明の好ましい実施形態を説明するが、本発明の技術的思想はこれに限定もしくは制限されず、当業者によって変形されて様々に実施できることは勿論である。

図１は、本発明の好ましい実施形態によるターゲット抽出装置を概略的に示すブロック図である。図１によれば、ターゲット抽出装置１００は、ターゲット領域抽出部１１０、背景領域抽出部１２０、ターゲット抽出部１３０、電源部１４０、および主制御部１５０を含む。

本実施形態において、ターゲット抽出装置１００は、映像からターゲットを分離するアルゴリズムを実現する。詳しくは、ターゲット抽出装置１００は、重心点追跡方法に要求されるターゲット抽出方式中、ターゲットと背景の統計的な特性を利用して各々を分離するアルゴリズムにおいて、既存の場合に比べて効果的にターゲットを抽出するためのアルゴリズムを実現する。

ターゲット領域抽出部１１０は、入力映像からターゲット領域を抽出する機能をする。ここで、映像とはカメラ（赤外線カメラ、可視光線カメラなど）から獲得されたものをいい、ターゲットは獲得された映像において意味のある情報を含んでいる部分をいう。例えば、誘導ミサイルにおいては誘導ミサイルが追跡しようとするターゲット（タンク、ヘリコプターなど）がターゲットとなり、監視カメラにおいては監視対象（侵入者など）がターゲットとなる。映像からターゲットを分離する理由は、分離されたターゲットが追跡アルゴリズムの入力として使われるためである。ここで、追跡アルゴリズムは、ターゲットを映像フレームにかけて追跡するアルゴリズムをいう。

ターゲット領域抽出部１１０は、予め定められた追跡アルゴリズムにより、入力映像から推定されたターゲットの位置を基礎にターゲット領域を抽出する。先ず、カメラから映像が獲得されれば、追跡アルゴリズムから推定されたターゲットの位置を基準にターゲットの位置を推定する。これにより、図２の赤色領域２１０のようにターゲット領域を設定することができる

背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域の大きさを考慮して、入力映像から背景領域を抽出する機能をする。背景領域抽出部１２０は、設定されたターゲット領域を基準に背景領域を設定する。設定した背景領域は、図２の緑色領域２２０のようにターゲット領域から一定間隔が離れた領域である。

背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域の大きさに比例するように背景領域の大きさを調節して背景領域を抽出する。この点を考慮する時、背景領域抽出部１２０は、背景領域大きさ計算モジュールと背景領域抽出モジュールを備えることができる。背景領域大きさ計算モジュールは、ターゲット領域の大きさと予め定められた第１利得値の積を利用して背景領域の大きさを計算する機能をする。背景領域抽出モジュールは、計算された背景領域の大きさに応じて背景領域を抽出する機能をする。

ターゲット抽出方法は、背景領域設定方法によって結果が大きく変わる。これは、この方式が「背景領域に含まれていない部分がターゲット領域にあれば、これをターゲットと見なす。」という仮定を基本にするためである。

本実施形態において、背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域と背景領域の効果的な分離のための背景領域を設定する。このために、背景領域抽出部１２０は、連続的な映像が入ってくる状況で抽出されたターゲット領域を基準に背景の距離と大きさを調節する。

本実施形態においては、背景領域の大きさを調節するために次の数式を利用する。
背景領域の大きさ＝ターゲット領域の大きさ×Ｂ＿ｇａｉｎ
前記において、Ｂ＿ｇａｉｎは利得値を意味する。Ｂ＿ｇａｉｎは、ターゲット領域の大きさに応じて背景領域の大きさが設定されるようにするための比例定数である。Ｂ＿ｇａｉｎは、実験的に各状況に合わせて設定して、背景領域の大きさが適切に設定されるようにする役割をする。

図２の（ａ）と（ｂ）において、赤色ボックス部分２１０が現在ターゲットとして抽出された領域であるとする時（ターゲット領域）、背景領域は緑色ボックス部分２２０のようにターゲット領域の大きさに比例して大きくなるようにする。これは、ターゲット領域に対する画素数に合わせて背景領域の画素数を十分に確保することにより、各々の統計的な特徴が信頼性のあるように獲得されるようにするためである。

背景領域抽出部１２０は、背景領域を抽出する時、ターゲット領域からの距離をさらに考慮することができる。この時、背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域からの距離に反比例するように背景領域の大きさを調節して背景領域を抽出する。このような背景領域抽出部１２０は、距離計算モジュールと背景領域抽出モジュールを備えることができる。距離計算モジュールは、予め定められた第２利得値をターゲット領域の大きさで分けた値を利用して、ターゲット領域からの距離を計算する機能をする。背景領域抽出モジュールは、計算されたターゲット領域からの距離に応じて背景領域を抽出する機能をする。

背景領域抽出モジュールは、背景領域の大きさやターゲット領域からの距離に応じて背景領域を抽出する。しかし、本実施形態において、背景領域の大きさに応じて背景領域を抽出することを第１背景領域抽出モジュールとして、ターゲット領域からの距離に応じて背景領域を抽出することを第２背景領域抽出モジュールとして各々定義することも可能である。

ターゲット領域と背景領域との間の距離は次の数式を利用する。
２つの領域の間の距離＝Ｄ＿ｇａｉｎ÷ターゲット領域大きさ
前記において、２つの領域とはターゲット領域と背景領域をいい、Ｄ＿ｇａｉｎは利得値を意味する。Ｄ＿ｇａｉｎは、横方向と縦方向に対し、ターゲット領域と背景領域の距離（間隔）を設定するのに用いる。このパラメータもＢ＿ｇａｉｎと同様に実験的に各状況に合わせて設定して、背景領域とターゲット領域の間隔が適切に設定されるように定める。

ターゲット領域と背景領域との間の距離は、図２の（ａ）と（ｂ）のようにターゲット領域の大きさに反比例するようにする。これは、ターゲット領域が大きい場合（図２の（ａ）参照）は、ターゲットの大部分を抽出した場合とみることができるため、背景領域を隣接するように設定しても背景領域にターゲットの成分が含まれる確率が少ない。その逆に、ターゲット領域が小さい場合（図２の（ｂ）参照）は、ターゲットの一部だけが抽出された場合とみることができるため、背景領域をターゲット領域から遠く離れるようにすることにより、ターゲットの情報が背景領域に含まれないようにすることができる。

一方、背景領域抽出部１２０は、背景領域でターゲット領域を囲む領域を抽出する。
ターゲット抽出部１３０は、ターゲット領域と背景領域を基礎に入力映像からターゲットを抽出する機能をする。
ターゲット抽出部１３０は、ヒストグラム生成モジュール、ルックアップテーブル生成モジュール、尤度マップ生成モジュール、閾値計算モジュール、および閾値利用ターゲット抽出モジュールを備えることができる。

ヒストグラム生成モジュールは、ターゲット領域に対するターゲットヒストグラムと背景領域に対する背景ヒストグラムを生成する機能をする。ヒストグラム生成モジュールは、定義されたターゲット領域と背景領域に対するヒストグラムを得る。ヒストグラムは、一定領域内の映像の画素値の個数を数えて作る。ヒストグラム生成モジュールは、ターゲット領域を構成する画素ごとにターゲット領域における中心点からの距離に応じた加重値を考慮してターゲットヒストグラムを生成する。

ルックアップテーブル生成モジュールは、ターゲットヒストグラムと背景ヒストグラムを利用して、ルックアップテーブル（ｌｏｏｋｕｐ ｔａｂｌｅ）を生成する機能をする。ルックアップテーブル生成モジュールは、ターゲット領域と背景領域のヒストグラムを合わせてルックアップテーブルを作る。

尤度マップ生成モジュールは、ルックアップテーブルを利用して尤度マップ（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍａｐ）を生成する機能をする。尤度マップ生成モジュールは、ルックアップテーブルを利用して尤度マップを作る。数式は次の通りである。

閾値計算モジュールは、尤度マップからターゲットを抽出するための閾値を計算する機能をする。閾値計算モジュールは、尤度マップが閾値以上となる２地点を利用してターゲット抽出のための臨界値を作る。

閾値利用ターゲット抽出モジュールは、閾値を利用して、入力映像からターゲットを抽出する機能をする。
ターゲット抽出部１３０は、ターゲット抽出性能の信頼性を高めるためのターゲット画素数の増加技法を利用する。

抽出されたターゲットの中心は一般的にターゲットである可能性が高い。したがって、該当領域に対し、図３のような加重関数を利用し、現在画素数にかけてヒストグラム（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）を作ることにより、ターゲットに対する画素数を増加させることができる。すなわち、ヒストグラムは該当領域内の等しい明るさを有した画素の個数で作った統計的な資料であるため、中心点に対する加重値を付与することにより（中心領域に対してマスクに該当する加重値をかけることにより）、図３に例示したマスクを使えば、中心点は１個から３３個に、周辺８隣接画素は１個から９個に、周辺４隣接画素は１個から５個になる効果を有する。

映像からヒストグラムを生成する時は次のような演算を行う。
（１）（Ｘ、Ｙ）位置の画素の値を読む：［Ａ＝Ｉｍａｇｅ（Ｘ、Ｙ）］
（２）読んだ画素値Ａに対するヒストグラムの値を増加させる：［Ｈｉｓｔ（Ａ）＝Ｈｉｓｔ（Ａ）＋１］
（初期Ｈｉｓｔ値は全て０に設定する）
（３）全体映像に対して（Ｘ、Ｙ）位置を移動させながら、（１）、（２）過程を繰り返し行ってヒストグラムを完成する。

ここで、（２）の過程を変形してみれば、すなわち、中心点にマスクをかぶせると（係数３２）、
Ｈｉｓｔ（Ａ）＝Ｈｉｓｔ（Ａ）＋１＋３２
となり、実際画素数である１個より３２個が多い画素があるような効果を有する。中心点の上・下・左・右に対しては、
Ｈｉｓｔ（Ａ）＝Ｈｉｓｔ（Ａ）＋１＋８
となり、対角線の場合は、
Ｈｉｓｔ（Ａ）＝Ｈｉｓｔ（Ａ）＋１＋４
となる。すなわち、追跡中心点はターゲットである確率が高いため、他の画素に比べて加重値を高く設定する。

以上の方式を利用する場合、ターゲット抽出の信頼性が高まり、重心点追跡において問題となる追跡中心点の揺れを緩和することができる。それと同時に、映像の雑音や背景領域のターゲット成分含みなどといった外部雑音に強くなる。
ターゲット抽出部１３０によって抽出されたターゲットは、入力映像以後に入力される映像におけるターゲットを追跡するのに用いられる。

電源部１４０は、ターゲット抽出装置１００を構成する各部に電源を供給する機能をする。
主制御部１５０は、ターゲット抽出装置１００を構成する各部の全体作動を制御する機能をする。

以上で説明したように、ターゲット追跡装置１００は、ターゲット追跡に最も重要な影響を及ぼす部分である「背景領域設定」に対する新しい方法を提示して複雑な背景からターゲットを効果的に抽出することができ、さらにターゲット画素数増加技法を利用してターゲット抽出の信頼性を増加させ、追跡中心点の揺れを緩和し、外部雑音に強くなるようにする。

次に、ターゲット追跡装置１００のターゲット追跡方法について説明する。図４は、本発明の好ましい実施形態によるターゲット追跡方法を概略的に示すフローチャートである。また、図５は、本発明の好ましい実施形態によるターゲット追跡方法を詳細に示すフローチャートである。以下、説明は図４と図５を参照する。

先ず、ターゲット領域抽出部１１０は、入力映像からターゲット領域を抽出する（Ｓ４００）。その次、背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域の大きさを考慮して、入力映像から背景領域を抽出する（Ｓ４１０）。その次、ターゲット抽出部１３０は、ターゲット領域と背景領域を基礎に入力映像からターゲットを抽出する（Ｓ４２０）。

ターゲット領域抽出部１１０は、予め定められた追跡アルゴリズムにより、入力映像から推定されたターゲットの位置を基礎にターゲット領域を抽出する（Ｓ５００）。

背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域の大きさに比例するように背景領域の大きさを調節して背景領域を抽出する。詳しくは、背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域の大きさと予め定められた第１利得値の積を利用して背景領域の大きさを計算し、計算された背景領域の大きさに応じて背景領域を抽出する（Ｓ５１０）。

背景領域抽出部１２０は、背景領域を抽出する時にターゲット領域からの距離をさらに考慮する。詳しくは、背景領域抽出部１２０は、ターゲット領域からの距離に反比例するように背景領域の大きさを調節して背景領域を抽出する。より詳しくは、背景領域抽出部１２０は、予め定められた第２利得値をターゲット領域の大きさで分けた値を利用してターゲット領域からの距離を計算し、計算されたターゲット領域からの距離に応じて背景領域を抽出する（Ｓ５２０）。

背景領域抽出部１２０は、背景領域でターゲット領域を囲む領域を抽出する。
ターゲット抽出部１３０は、次の過程を経て入力映像からターゲットを抽出する。先ず、ヒストグラム生成部は、ターゲット領域に対するターゲットヒストグラムを生成し（Ｓ５３０ａ）、背景領域に対する背景ヒストグラムを生成する（Ｓ５３０ｂ）。好ましくは、ヒストグラム生成部は、ターゲットヒストグラムを生成する時、ターゲット領域を構成する画素ごとにターゲット領域における中心点からの距離に応じた加重値を考慮する（Ａ）。その次、ルックアップテーブル生成部は、ターゲットヒストグラムと背景ヒストグラムを利用してルックアップテーブルを生成する（Ｓ５４０）。その次、尤度マップ生成部は、ルックアップテーブルを利用して尤度マップ（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍａｐ）を生成する（Ｓ５５０）。その次、閾値計算部は、尤度マップからターゲットを抽出するための閾値を計算する（Ｓ５６０）。その次、閾値利用ターゲット抽出部は、閾値を利用して入力映像からターゲットを抽出する（Ｓ５７０）。抽出されたターゲットは、入力映像以後に入力される映像におけるターゲットを追跡するのに用いられる。

一方、前述した本発明の実施形態は、コンピュータで実行できるプログラムで作成可能であり、コンピュータで読み取りできる記録媒体を利用して前記プログラムを動作させる汎用デジタルコンピュータにおいて実現されることができる。前記コンピュータで読み取りできる記録媒体は、マグネチック格納媒体（例えば、ＲＯＭ、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープなど）、光学的判読媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光データ格納装置など）、およびキャリアウェーブ（例えば、インターネットを介した転送）のような格納媒体を含む。

以上の説明は本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明が属する技術分野で通常の知識を有した者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲内で様々な修正、変更、および置き換えが可能である。したがって、本発明に開示された実施形態および添付した図面は本発明の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施形態および添付した図面によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は以下の請求範囲によって解釈するべきであり、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本発明の権利範囲に含まれると解釈しなければならない。

本発明は、誘導ミサイルが追跡しようとするターゲット（タンク、ヘリコプターなど）をターゲットとして追跡するための追跡アルゴリズムに適用することができる。

１００ ターゲット抽出装置
１１０ ターゲット領域抽出部
１２０ 背景領域抽出部
１３０ ターゲット抽出部
１４０ 電源部
１５０ 主制御部

Claims (11)

1. 入力映像からターゲット領域を抽出するターゲット領域抽出ステップと、
   前記ターゲット領域の大きさを考慮して、前記入力映像から背景領域を抽出する背景領域抽出ステップと、
   前記ターゲット領域と前記背景領域を基礎に前記入力映像からターゲットを抽出するターゲット抽出ステップと、
   を含み、
   前記背景領域抽出ステップは、前記ターゲット領域の大きさと予め定められた第１利得値の積を利用して前記背景領域の大きさを計算し、前記計算された背景領域の大きさに応じて前記背景領域を抽出することを特徴とするターゲット抽出方法。
2. 前記背景領域抽出ステップは、前記ターゲット領域からの距離に反比例するように前記背景領域の大きさを調節して前記背景領域を抽出することを特徴とする、請求項１に記載のターゲット抽出方法。
3. 前記背景領域抽出ステップは、予め定められた第２利得値を前記ターゲット領域の大きさで分けた値を利用して前記ターゲット領域からの距離を計算し、前記計算されたターゲット領域からの距離に応じて前記背景領域を抽出することを特徴とする、請求項２に記載のターゲット抽出方法。
4. 前記ターゲット抽出ステップは、
   前記ターゲット領域に対するターゲットヒストグラムを生成し、前記背景領域に対する背景ヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、
   前記ターゲットヒストグラムと前記背景ヒストグラムを利用してルックアップテーブルを生成するルックアップテーブル生成ステップと、
   前記ルックアップテーブルを利用して尤度マップ（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍａｐ）を生成する尤度マップ生成ステップと、
   前記尤度マップから前記ターゲットを抽出するための閾値を計算する閾値計算ステップと、
   前記閾値を利用して前記入力映像から前記ターゲットを抽出する閾値利用ターゲット抽出ステップと、
   を含むことを特徴とする、請求項１に記載のターゲット抽出方法。
5. 前記ヒストグラム生成ステップは、前記ターゲット領域を構成する画素ごとに前記ターゲット領域における中心点からの距離に応じた加重値を考慮して、前記ターゲットヒストグラムを生成することを特徴とする、請求項４に記載のターゲット抽出方法。
6. 前記背景領域抽出ステップは、前記背景領域で前記ターゲット領域を囲む領域を抽出することを特徴とする、請求項１に記載のターゲット抽出方法。
7. 前記ターゲット領域抽出ステップは、予め定められた追跡アルゴリズムにより、前記入力映像から推定された前記ターゲットの位置を基礎に前記ターゲット領域を抽出することを特徴とする、請求項１に記載のターゲット抽出方法。
8. 前記ターゲット抽出ステップで抽出されたターゲットは、前記入力映像以後に入力される映像におけるターゲットを追跡するのに用いることを特徴とする、請求項１に記載のターゲット抽出方法。
9. コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、請求項１〜８のうちのいずれか一項による方法を実現するプログラムが記録された記録媒体。
10. 入力映像からターゲット領域を抽出するターゲット領域抽出部と、
    前記ターゲット領域の大きさを考慮して、前記入力映像から背景領域を抽出する背景領域抽出部と、
    前記ターゲット領域と前記背景領域を基礎に前記入力映像からターゲットを抽出するターゲット抽出部と、
    を含み、
    前記背景領域抽出部は、
    前記ターゲット領域の大きさと予め定められた第１利得値の積を利用して前記背景領域の大きさを計算する背景領域大きさ計算モジュールと、
    予め定められた第２利得値を前記ターゲット領域の大きさで分けた値を利用して前記ターゲット領域からの距離を計算する距離計算モジュールと、
    前記計算された背景領域の大きさと前記計算されたターゲット領域からの距離に応じて前記背景領域を抽出する背景領域抽出モジュールと、
    を含むことを特徴とするターゲット抽出装置。
11. 前記ターゲット抽出部は、
    前記ターゲット領域を構成する画素ごとに前記ターゲット領域における中心点からの距離に応じた加重値を考慮して前記ターゲット領域に対するターゲットヒストグラムを生成し、前記背景領域に対する背景ヒストグラムを生成するヒストグラム生成モジュールと、
    前記ターゲットヒストグラムと前記背景ヒストグラムを利用してルックアップテーブルを生成するルックアップテーブル生成モジュールと、
    前記ルックアップテーブルを利用して尤度マップ（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍａｐ）を生成する尤度マップ生成モジュールと、
    前記尤度マップから前記ターゲットを抽出するための閾値を計算する閾値計算モジュールと、
    前記閾値を利用して前記入力映像から前記ターゲットを抽出する閾値利用ターゲット抽出モジュールと、
    を含むことを特徴とする、請求項１０に記載のターゲット抽出装置。